基于描述邏輯的語義Web知識表示和推理.pdf

1、萬維網(wǎng)(World Wide Web)已成為人們獲得信息、取得服務(wù)的重要渠道之一。但至今它主要作為文件媒體的集合，其上的大部分內(nèi)容都是設(shè)計(jì)給人看的，而計(jì)算機(jī)卻不能對其內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)理解和處理。因此，萬維網(wǎng)雖然是一個(gè)具有虛擬的無限潛力的信息資源庫，但是，這種潛力卻未能得到充分的應(yīng)用。針對上述問題，研究者們提出了語義Web的概念。 語義Web是由萬維網(wǎng)的創(chuàng)始人Tim Berner-Lee于1998年首先提出的，并且把它描述為：“是對當(dāng)前

2、Web的擴(kuò)展，其所具有的定義良好的語義，能更好地使計(jì)算機(jī)和人之間進(jìn)行協(xié)同工作?！闭Z義Web的目標(biāo)是使Web上的信息具有計(jì)算機(jī)可以理解的語義。為了實(shí)現(xiàn)語義Web信息服務(wù)的智能化和自動(dòng)化的目標(biāo)，語義Web研究者們開發(fā)了許多新技術(shù)并提出了一系列的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。Tim Berners-Lee一直致力于語義Web技術(shù)的研究，提出了語義Web的層次模型，并得到了語義Web研究者們的認(rèn)同。該模型由七個(gè)層次組成，分別為：Unicode和URI層、XML+N

3、S+XML Schema層、RDF/RDF Schema層、Ontology層、Logic、Proof和Trust層。 知識表示是語義Web實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，知識表示就是把知識編碼成一種適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。為了便于知識管理和推理分析，知識表示的方法一般要求簡單、明了、易于理解，并能對知識進(jìn)行方便、靈活的擴(kuò)充。傳統(tǒng)的知識表示方法主要有數(shù)理邏輯、規(guī)則式專家系統(tǒng)、框架及語義網(wǎng)絡(luò)等。上述知識表示方法通常是集中式的，這意味著每個(gè)人對于共同的概念，必

4、須使用完全一樣的定義。而語義Web的知識表示需要構(gòu)建在一個(gè)數(shù)據(jù)和知識多對多交換的大平臺之上，其核心內(nèi)容是建立一個(gè)語義明確的信息空間。語義Web所面臨的一個(gè)最大挑戰(zhàn)就是如何提供一種語言，能夠同時(shí)描述數(shù)據(jù)以及根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理的規(guī)則，并且允許任何現(xiàn)存知識標(biāo)識系統(tǒng)中的規(guī)則能輸出到Web上，由此增強(qiáng)Web的邏輯性。迄今為止，解決這一任務(wù)的重要技術(shù)包括XML、RDF、和本體等。XML提供了靈活、通用、豐富的結(jié)構(gòu)化信息表示方式，是整個(gè)語義Web的基石

5、；RDF則定義了一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)模型以表達(dá)數(shù)據(jù)間的關(guān)系；本體通過定義屬性并建立一個(gè)分類層次結(jié)構(gòu)，將不同的概念區(qū)別和組織起來，同時(shí)也通過屬性將概念相互聯(lián)系起來，從而建立起概念的語義空間，是解決語義層次上Web信息共享和交換的基礎(chǔ)，它在語義Web中具有非常重要的地位。 描述邏輯是一種基于對象的知識表示的形式化工具，是一個(gè)用于描述及推理概念知識的邏輯公式集合體，是一階謂詞邏輯可判定的子集，能夠提供可判定的推理功能，是語義Web本體層的邏

6、輯基礎(chǔ)，在語義Web的發(fā)展過程中起著非常重要的作用。 本文首先介紹了傳統(tǒng)的知識表示方法及已有的語義Web知識表示方法，分析了這些已有的語義Web知識表示方法所存在的不足和局限性，然后在此基礎(chǔ)上對基于描述邏輯的語義Web的知識表示方法進(jìn)行了研究和探討。 本文的主要貢獻(xiàn)有兩個(gè)：一是在Mira Balaban工作的基礎(chǔ)上給出了一種表達(dá)能力較強(qiáng)且推理可判定的描述邏輯SHION(D)與F-Logic之間的關(guān)系，證明了描述邏輯SHO

7、IN(D)表示的本體可以語義等價(jià)地轉(zhuǎn)化為一個(gè)F-Logic本體，并給出了一種推理可判定的描述邏輯與規(guī)則的集成方法，給出了一個(gè)推理算法，證明了算法可判定性及正確性，分析了算法的復(fù)雜性。二是在Sowa和Baader等人的工作基礎(chǔ)上，給出了如何把可判定的概念圖子集所表示的知識轉(zhuǎn)化為描述邏輯知識庫的方法，并且給出了這種轉(zhuǎn)化的正確性證明，給出了利用描述邏輯已有的可判定的自動(dòng)推理算法判斷概念圖的一致性和包含關(guān)系的方法，也證明了這些方法的正確性。這些